CN114131631A - 一种巡检机器人报警阈值设置方法、装置及介质 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及机器人技术领域，具体提供了一种巡检机器人报警阈值设置方法，新建巡检任务，新增巡检点，设定所述巡检点使用的识别模型，设定使用的识别模型在一定时间段内的正常值，判断是否已穷举不同时间内的不同状态，若否，则重新设定使用的识别模型在一段时间内的正常值；若是，则判断是否已设置完所有检查点，若已经设置为所有的检查点，则完成；若还没设置为所有的检查点，则返回新增巡检点重新开始。与现有技术相比，本发明更加准确灵活的进行巡检识别。

Description

一种巡检机器人报警阈值设置方法、装置及介质
技术领域
本发明涉及机器人技术领域，具体提供一种巡检机器人报警阈值设置方法、装置及介质。
背景技术
巡检机器人现在是可以替代人进行巡检的高效方式，通过巡检机器人能对特定区域、特定目标进行巡检，及时发现问题并报警。智能巡检机器人专为复杂环境下的巡检工作而设计的，其基本功能为移动监测平台，属于监测技术与机器人技术相融合的新型监测设备，可以适应规模较大的作业场地，同时也兼顾空间较小的巡视，可及时发现区域、设备的异常现象，规避安全隐患，提高工作效率和巡检质量，起到减员增效的作用。如何更加准确灵活的进行巡检识别是本领域技术人员亟待解决的问题。
发明内容
本发明是针对上述现有技术的不足，提供一种实用性强的巡检机器人报警阈值设置方法。
本发明进一步的技术任务是提供一种设计合理，安全适用的巡检机器人报警阈值设置装置。
本发明进一步的技术任务是提供一种计算机可读介质。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种巡检机器人报警阈值设置方法，新建巡检任务，新增巡检点，设定所述巡检点使用的识别模型，设定使用的识别模型在一定时间段内的正常值，判断是否已穷举不同时间内的不同状态，若否，则重新设定使用的识别模型在一段时间内的正常值；
若是，则判断是否已设置完所有检查点，若已经设置为所有的检查点，则完成；若还没设置为所有的检查点，则返回新增巡检点重新开始。
进一步的，使用深度学习训练方法，针对识别目标进行训练，使用激光雷达扫描建图，确定巡检点位置，使用定位技术对机器人精准定位，设置不同时间范围内不同状态预警值。
进一步的，使用深度学习的训练方法，针对特定的识别目标进行训练，得到能够识别目标状态的对应模型，包括人体识别、开关状态识别、表计读数识别和指示灯颜色识别。
进一步的，根据激光雷达扫描建图以及GPS定位技术，对机器人在目标地图中位置进行确定，根据不同位置的识别内容，配置对应的识别模型进行目标识别。
作为优选，所述的开关状态识别在特定时间段内为开启，其它时间段内关闭。
作为优选，所述的表计读数识别也是不同时间段内正常范围内对应变化。
一种巡检机器人报警阈值设置装置，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；
所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；
所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行一种巡检机器人报警阈值设置方法。
一种计算机可读介质，所述计算机可读介质上存储有计算机指令，所述计算机指令在被处理器执行时，使所述处理器执行一种巡检机器人报警阈值设置方法。
本发明的一种巡检机器人报警阈值设置方法、装置及介质和现有技术相比，具有以下突出的有益效果：
本发明针对各类别对象在不同时间内正常状态或数值的变化规律，能够灵活设置对应的阈值范围。对机器人巡逻任务设定时，按照目标的变化规律，设定不同时间内的报警阈值，从而实现适应巡检位置、目标、时间的动态变化，更加准确灵活的进行巡检识别。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
附图1是一种巡检机器人报警阈值设置方法的流程示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好的理解本发明的方案，下面结合具体的实施方式对本发明作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例都属于本发明保护的范围。
下面给出一个最佳实施例：
如图1所示，本实施例中的一种巡检机器人报警阈值设置方法，新建巡检任务，新增巡检点，设定所述巡检点使用的识别模型，设定使用的识别模型在一定时间段内的正常值，判断是否已穷举不同时间内的不同状态，若否，则重新设定使用的识别模型在一段时间内的正常值；
若是，则判断是否已设置完所有检查点，若已经设置为所有的检查点，则完成；若还没设置为所有的检查点，则返回新增巡检点重新开始。
其中，使用深度学习训练方法，针对识别目标进行训练，使用激光雷达扫描建图，确定巡检点位置，使用定位技术对机器人精准定位，设置不同时间范围内不同状态预警值。
进一步的，使用深度学习的训练方法，针对特定的识别目标进行训练，得到能够识别目标状态的对应模型，包括人体识别、开关状态识别、表计读数识别和指示灯颜色识别。
根据激光雷达扫描建图以及GPS定位技术，对机器人在目标地图中位置进行确定，根据不同位置的识别内容，配置对应的识别模型进行目标识别。
针对不同识别目标，目标在不同时间内对应的正常状态会有所区别。以区域为例，某区域在某一时间段内，会有大量人员出现，属于正常现象，在其他时间段内出现大量人员属于不正常现象，夜间巡逻时识别到人即为不正常现象；以开关状态为例，某开关在特定时间段内应该为开启，其他时间段位关闭；以表计读数识别为例，不同时间段内正常范围对应变化。
所以本发明针对各类识别对象在不同时间内正常状态或数值的变化规律，能够灵活设置对应的阈值范围。对机器人巡逻任务设定时，按照目标的变化规律，设定不同时间内的报警阈值，从而实现适应巡检位置、目标、时间的动态变化，更加准确灵活的进行巡检识别。
上述具体的实施方式仅是本发明具体的个案，本发明的专利保护范围包括但不限于上述具体的实施方式，任何符合本发明的一种巡检机器人报警阈值设置方法、装置及介质权利要求书的且任何所述技术领域普通技术人员对其做出的适当变化或者替换，皆应落入本发明的专利保护范围。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (8)

1.一种巡检机器人报警阈值设置方法，其特征在于，新建巡检任务，新增巡检点，设定所述巡检点使用的识别模型，设定使用的识别模型在一定时间段内的正常值，判断是否已穷举不同时间内的不同状态，若否，则重新设定使用的识别模型在一段时间内的正常值；
若是，则判断是否已设置完所有检查点，若已经设置为所有的检查点，则完成；若还没设置为所有的检查点，则返回新增巡检点重新开始。
2.根据权利要求1所述的一种巡检机器人报警阈值设置方法，其特征在于，使用深度学习训练方法，针对识别目标进行训练，使用激光雷达扫描建图，确定巡检点位置，使用定位技术对机器人精准定位，设置不同时间范围内不同状态预警值。
3.根据权利要求2所述的一种巡检机器人报警阈值设置方法，其特征在于，使用深度学习的训练方法，针对特定的识别目标进行训练，得到能够识别目标状态的对应模型，包括人体识别、开关状态识别、表计读数识别和指示灯颜色识别。
4.根据权利要求3所述的一种巡检机器人报警阈值设置方法，其特征在于，根据激光雷达扫描建图以及GPS定位技术，对机器人在目标地图中位置进行确定，根据不同位置的识别内容，配置对应的识别模型进行目标识别。
5.根据权利要求4所述的一种巡检机器人报警阈值设置方法，其特征在于，所述的开关状态识别在特定时间段内为开启，其它时间段内关闭。
6.根据权利要求5所述的一种巡检机器人报警阈值设置方法，其特征在于，所述的表计读数识别也是不同时间段内正常范围内对应变化。
7.一种巡检机器人报警阈值设置装置，其特征在于，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；
所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；
所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行权利要求1至6中任一所述的方法。
8.一种计算机可读介质，其特征在于，所述计算机可读介质上存储有计算机指令，所述计算机指令在被处理器执行时，使所述处理器执行权利要求1至6任一所述的方法。
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